<div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div>I was trying to perform signle-trial ROC-based permutation tests using the statfun_roc. However I encountered two questions and wondered if anyone could kindly shed some light on the issues. First, is it necessary to perform baseline normalization for each trial before the tests? Second, an error message returned stating "Error using roc. Too many input arguments.</div>
<div>Error using ft_statistics_montecarlo (line 223) could not determine the parametric critical value for clustering", after running the following script:</div><div style><br></div><div style><div style="color:rgb(0,0,0)">
load (['t_RF_EpoRejDePow']); load (['t_RN_EpoRejDePow']);</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">        </span>cfg = [];</div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span class="" style="white-space:pre">       </span>cfg.channel     = 'MEG';</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">        </span>cfg.latency     = [-0.35 0.55];</div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span class="" style="white-space:pre">       </span>cfg.frequency   = [8 12]; </div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">      </span>cfg.parameter   = 'powspctrm';</div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span class="" style="white-space:pre">       </span>cfg.method      = 'montecarlo';</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre"> </span>cfg.statistic   = 'roc';</div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span class="" style="white-space:pre">       </span>cfg.alpha       = 0.025;</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">        </span>cfg.tail<span class="" style="white-space:pre">  </span>= 0;</div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span class="" style="white-space:pre">       </span>cfg.correctm    = 'cluster';</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">    </span>cfg.clusteralpha = 0.05; </div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span class="" style="white-space:pre">       </span>% cfg.correcttail = 'prob';</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">     </span>cfg.clustertail = 0;</div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span class="" style="white-space:pre">       </span>cfg.numrandomization = 1000;</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">    </span>cfg.minnbchan        = 2;</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">       </span>cfg_neighb.method    = 'distance';</div>
<div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre"> </span>cfg.neighbours       = ft_prepare_neighbours(cfg_neighb, t_RN_EpoRejDePow);</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">     </span>cfg.logtransform = 'yes'; </div>
<div style="color:rgb(0,0,0)"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">     </span>design = [1*ones(1,size(t_RF_EpoRejDePow.powspctrm,1)) 2*ones(1,size(t_RN_EpoRejDePow.powspctrm,1))]; % the first dimension of these variable is the trial number.</div>
<div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre"> </span>cfg.design  = design;</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span class="" style="white-space:pre">       </span>P_ROC_t_RFvsRN = ft_freqstatistics(cfg,t_RF_EpoRejDePow,t_RN_EpoRejDePow);</div>
<div style="color:rgb(0,0,0)"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0)"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0)"><span style="color:rgb(34,34,34)">Any help is greatly appreciated.</span><br></div><div style="color:rgb(0,0,0)">
<span style="color:rgb(34,34,34)"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0)">Best regards,</div><div style="color:rgb(0,0,0)"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0)">Shen-Mou Hsu</div></div><div style><br></div><div><br>
</div></div>